リバーシのアルゴリズム(リバーシ ノ アルゴリズム)

本書では、多くの人のなじみの深いリバーシを題材に、思考ゲームを解くプログラムの作り方を解説します。本書を一通り読めば、思考ゲームが極めて単純な原理、すなわち Minimax アルゴリズムに基づいて手を選んでいるということが分かるはずです。

アルゴリズムを教科書で学ぶと、定義と証明は追えても「何に使えるのか」が見えにくいことがあります。本書はリバーシ (オセロ) という誰もがルールを知っているゲームを題材にして、探索アルゴリズムや評価関数の設計を一本道で体験させる構成を採っています。ミニマックス法、アルファ・ベータ枝刈り、盤面評価のヒューリスティクスといったゲーム木探索の古典的手法を、「実際に強い AI を作る」というゴールに向かって積み上げていく流れは、抽象度の高いアルゴリズム理論に具体的な手触りを与えてくれます。

リバーシはルールが単純でありながら探索空間が十分に広いため、ゲーム AI の教材として古くから使われてきました。本書の利点は、その教材としての伝統を一冊に凝縮し、読者が自力で思考する AI を完成できる道筋を示している点です。コンピュータサイエンス学部の演習レベルに相当する内容で、プログラミングの基礎 (変数・関数・配列・再帰) を理解している人を想定しています。

汎用的な探索理論やモンテカルロ木探索のような発展的手法を深く扱う本ではありません。あくまで古典的なゲーム木探索を一つの完成品に仕立てることに集中しているため、より広い視野でアルゴリズムを学びたい場合は教科書的な文献と併読するのが効果的です。